안녕하세요. 오늘은 이전의 TensorFlow에서 Custom 데이터로 객체 탐지 모델을 훈련하는 방법에 이어서 검증하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 1.
Jupyter 접속 검증 코드를 작성하고, import os path = os.getcwd() pipeline_config_path = model_dir + '/model_config.config' model_dir = path + '/training' !python {path}/models/research/object_detection/model_main_tf2.py \ --pipeline_config_path={pipeline_config_path} \ --model_dir={model_dir} \ --checkpoint_dir={model_dir} 위 코드를 실행하면 출력 결과는 다음과 같습니다. . . . index created!
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AI백엔드
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MLOps
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TensorFlow
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TensorFlowCustom모델
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TensorFlowEfficientDet
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객체탐지모델
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딥러닝모델검증
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